(57)【要約】【課題】評価対象ドキュメントの表現の目的に応じてドキュメントの印象の評価を行う。【解決手段】評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別し（Ｓ２）、被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出し（Ｓ４）、ドキュメントの表現の目的毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、被評価ドキュメントの表現の目的及び被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出してドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する（Ｓ５，Ｓ６）ドキュメント印象評価方法により上記課題を解決することができる。【選択図】図２
2007323435.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、
評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ドキュメントの表現の目的毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項２】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、
評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記被評価ドキュメントの表現の目的に応じて前記被評価ドキュメントの特徴量を補正する特徴量補正手段と、
ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの補正された特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記表現の目的は、ドキュメントに含まれる情報の内容に基づいて分類されることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記表現の目的は、ドキュメントに含まれる情報の提供先に基づいて分類されることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずか１つに記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記抽出された表現情報を表示することを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１つに記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記被評価ドキュメントの特徴量に関する情報を表示することを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項７】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、
コンピュータを、
評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ドキュメントの表現の目的毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラム。
【請求項８】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、
コンピュータを、
評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記被評価ドキュメントの表現の目的に応じて前記被評価ドキュメントの特徴量を補正する特徴量補正手段と、
ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの補正された特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドキュメントから取得される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業のコーポレートマーク、商品、プレゼンテーション資料やウェブサイトのページ等の近年の情報処理の高速化及び大容量化に伴って、プレゼンテーション資料や各種のウェブサイトにおいて多数の色彩を施されたドキュメントが利用されるようになっている。これらのドキュメントにおいては、ドキュメント中に用いられる色の選択、配置、面積及び面積比などによって、人間に与える視覚的な印象が大きく異なる。
【０００３】
しかしながら、実際のドキュメント作成の多くは一般的なユーザに委ねられている。ドキュメント作成に不慣れな一般的なユーザは、ドキュメントをいかに着色及び配色することによって、自分の意図する雰囲気、美観及び視認性が得ることができるか分からないことが多い。また、ドキュメント作成の専門家にとっても、作成したドキュメントがユーザに与える印象を客観的に評価する手段が必要とされている。
【０００４】
この問題を解決するために、人間の感性に基づいた処理やドキュメント評価の研究が盛んに行われており、なかでも人間の感性を評価する感性評価手段と、その結果とドキュメントの特徴とを解析するドキュメント解析手段とを結びつけた感性的ドキュメント作成支援手段が数多く提案されている。
【０００５】
特許文献１及び特許文献２には、対話型の配色支援方法及びそれを用いた配色支援装置が開示されている。この配色支援方法では、ユーザが画像データを編集する際に、画像の背景、文字又はグラフなどの配色の適正を具体的な数値として提示したり、配色に適した色彩を候補として提示したりする。
【０００６】
また、特許文献３には、画像に関する視覚的な特徴量に対する条件と画像を見た人が感じる印象を表す表現情報とを関連付けたデータベースを参照して、評価対象となる画像から特徴量を抽出し、抽出された特徴量が満たす条件と関連付けられた表現情報を抽出し、その表現情報を画像が人間に与える印象に関する情報として出力画面に表示する画像印象評価装置が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平７−３０６９３５号公報
【特許文献２】特開平８−２４９４４１号公報
【特許文献３】特開２００４−３０３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記従来技術では、評価対象とされるドキュメントの表現の目的に応じてドキュメントが人に与える印象を評価していなかった。例えば、公告等のドキュメントに含まれる商品の種類やサービスの内容、ホームページ等の情報の提供先の業種、対象者の性別や年齢等が異なることによってそのドキュメントが人に与える印象が異なるが、このようなドキュメントの表現の目的（情報の内容や情報の提供先）に応じた評価は行うことができなかった。
【０００９】
本発明は、上記従来の技術の課題を鑑み、評価対象ドキュメントの表現の目的に応じてドキュメントの印象の評価を行うためのドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ドキュメントの表現の目的毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記被評価ドキュメントの表現の目的に応じて前記被評価ドキュメントの特徴量を補正する特徴量補正手段と、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの補正された特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
これら本発明に係るドキュメント印象評価装置はコンピュータで実行されるプログラムによって実現することができる。具体的には、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、コンピュータを、評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ドキュメントの表現の目的毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラムによって実現することができる。
【００１３】
また、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、コンピュータを、評価対象となる被評価ドキュメントの表現の目的を判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記被評価ドキュメントの表現の目的に応じて前記被評価ドキュメントの特徴量を補正する特徴量補正手段と、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの表現の目的及び前記被評価ドキュメントの補正された特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラムによって実現することができる。
【００１４】
なお、上記ドキュメント印象評価プログラムによって実現される各手段は本発明の実施の形態におけるフローチャートの各ステップ又は各ステップの組み合わせと同等である。また、上記ドキュメント印象評価プログラムによって実現される各手段は１つのコンピュータによって実現する必要はなく、ネットワーク等によって情報伝達可能に接続された複数のコンピュータによって実現されてもよい。
【００１５】
なお、前記表現の目的は、ドキュメントに含まれる情報の内容に基づいて分類されることが好適である。例えば、情報の内容とは、広告等のドキュメントに含まれる商品の種類やサービスの内容等をいう。
【００１６】
また、前記表現の目的は、ドキュメントに含まれる情報の提供先に基づいて分類されることが好適である。例えば、情報の提供先とは、ホームページ等の情報の提供先の業種、対象者の性別や年齢等をいう。
【００１７】
ここで、前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記抽出された表現情報を表示することが好適である。また、前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記被評価ドキュメントの特徴量に関する情報を表示することも好適である。
【００１８】
このように、出力画面を分割してチャート状に表現情報や特徴量に関する情報を表示させることによって、被評価ドキュメントの印象をユーザにわかり易く提示することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、評価対象ドキュメントの表現の目的に応じて適切なドキュメントの印象の評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、本発明の実施の形態について図を参照して詳細に説明する。本発明の実施の形態における印象評価装置は、図１のように、制御部１０、内部記憶部１２、大容量記憶部１４、出力部１６、標準入力部１８及びドキュメント入力部２０から基本的に構成される。制御部１０、内部記憶部１２、大容量記憶部１４、出力部１６、標準入力部１８及びドキュメント入力部２０はバス２４を介して情報（データ）伝達可能に接続される。
【００２１】
印象評価装置は、さらに、インターフェース部２２を含んでなることが好適である。インターフェース部２２は、他の構成要素とバス２４を介して情報（データ）伝達可能に接続される。インターフェース部２２は、ネットワーク２６を介して、印象評価装置の外部のサーバからウェブページ等のドキュメントデータを読み込むために用いることができる。
【００２２】
制御部１０は、内部記憶部１２に保持されているドキュメント印象評価プログラムを実行し、大容量記憶部１４に格納されているドキュメントデータ又はネットワーク２６を介してドキュメントデータを適宜読み込んで、そのドキュメントデータにより表現されるドキュメントの印象評価を行う。印象評価の結果は、出力部１６又は内部記憶部１２へ出力される。制御部１０には、一般的なコンピュータのＣＰＵを用いることができる。
【００２３】
内部記憶部１２は、制御部１０で実行される印象評価プログラム、評価処理に用いられる各パラメータ及び処理結果である印象評価値等を格納及び保持する。内部記憶部１２に保持されたデータは、バス２４を介して、制御部１０から適宜参照することができる。内部記憶部１２は、一般的な半導体メモリ、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置等を適宜選択して用いることができる。
【００２４】
大容量記憶部１４は、制御部１０での印象評価の対象となるドキュメント（以下、被評価ドキュメントという）のドキュメントデータを格納及び保持する。ドキュメントデータは、ビットマップ形式、ｊｐｅｇ形式、ｔｉｆｆ形式、ＨＴＭＬ形式などの様々なデータ形式で保持される。大容量記憶部１４に保持されたドキュメントデータは、バス２４を介して、制御部１０から適宜参照することができる。大容量記憶部１４は、一般的なハードディスク装置、光磁気ディスク装置等の大容量の記憶装置を選択して用いることができる。
【００２５】
出力部１６は、制御部１０から出力された処理結果をユーザが確認可能な情報として出力する。また、印象評価の処理に必要な制御コマンドやパラメータをユーザが入力する際のユーザインターフェースとしても用いられる。出力部１６は、ディスプレイ装置、プリンタ又はタッチパネル等を適宜選択して用いることができる。
【００２６】
標準入力部１８は、ドキュメントの評価を行う際の制御コマンドやパラメータをユーザが入力するために用いられる。例えば、制御部１０に対して、内部記憶部１２に保持された印象評価プログラムの実行開始を命令する制御コマンドを入力する際に用いられる。標準入力部１８は、キーボード、マウス又はタッチパネル等を適宜選択して用いることができる。
【００２７】
ドキュメント入力部２０は、印象評価の対象となるドキュメントデータの入力を行う。ドキュメント入力部２０から入力されたドキュメントデータは、大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持される。ドキュメント入力部２０は、スキャナ、デジタルカメラ又はデジタルビデオなどの一般的なドキュメント入力装置を適宜選択して用いることができる。
【００２８】
本実施の形態の印象評価装置は、一般的なコンピュータによって基本的に構成することができる。また、上記構成に限定されるものではなく、適宜構成要素を付加、削除又は変更することが好適である。
【００２９】
＜ドキュメント印象評価方法＞
以下に、上記印象評価装置を用いたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。図２に、第１のドキュメントの印象評価方法におけるフローチャートを示す。
【００３０】
本印象評価方法は、図２のように、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、被評価ドキュメントの表現の目的の判定（ステップＳ２）、被評価ドキュメントの分割（ステップＳ３）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ４）、印象評価の抽出（ステップＳ５）及び評価結果の出力（ステップＳ６）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。具体的には、各ステップをコンピュータで実行可能な印象評価プログラムとして内部記憶部１２に格納及び保持し、制御部１０によってその印象評価プログラムを実行することによって行われる。
【００３１】
ユーザが、標準入力部１８から印象評価プログラムの実行開始の制御コマンドを入力することによって、制御部１０は内部記憶部１２に保持された印象評価プログラムを実行する。その結果、直ちにステップＳ１へ処理が移行される。
【００３２】
ステップＳ１では、ドキュメント入力部２０を用いて、印象の評価対象となるドキュメントのドキュメントデータが取得される。例えば、ネットワーク２６を介して、ウェブページ等のディスプレイ上に表示されるドキュメントデータが取得される。また、ドキュメント入力部２０を用いて、紙等の印刷媒体上に表示されるドキュメントデータが取得される。ドキュメントデータは、大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持され、制御部１０によって適宜読み出されて処理に供される。
【００３３】
ステップＳ２では、被評価ドキュメントの表現の目的が判定される。本実施の形態では、被評価ドキュメントに含まれる文字データや画像データを解析して、被評価ドキュメントの表現の目的を判定して、ドキュメントを表現の目的の種類毎に分類する。
【００３４】
被評価ドキュメントの広告等の特定の情報を閲覧者（ユーザ）に呈示することを目的する場合、被評価ドキュメントのコンテンツの内容に基づいて分類を行う。被評価ドキュメントのコンテンツに含まれる商品やサービスを表す情報を抽出し、抽出された情報に基づいて被評価ドキュメントを分類する。
【００３５】
被評価ドキュメントの内容に基づいて分類する場合、ドキュメントの分類区分毎に１つ又は複数のキーワードを設定しておき、被評価ドキュメントから抽出された文字データと一致するキーワードが設定されている分類区分を調査し、一致するキーワードが設定されている分類区分にその被評価ドキュメントを分類することができる。
【００３６】
例えば、「食品」の分類区分には“肉”，“野菜”，“果物”・・・等のキーワードを関連付け、「電化製品」の分類区分には“冷蔵庫”，“洗濯機”，“掃除機”・・・等のキーワードを関連付けドキュメント分類用データベースとして記憶部１２に登録する。そして、既存の単語抽出アルゴリズム等を用いて被評価ドキュメントのコンテンツからキーワードを抽出し、ドキュメント分類用データベースにおいて抽出されたキーワードに関連付けられている分類区分をその被評価ドキュメントのコンテンツの内容とする。例えば、被評価ドキュメントに“冷蔵庫”というキーワードが含まれている場合には、その被評価ドキュメントのコンテンツの内容は「電化製品」であると判定される。
【００３７】
なお、ドキュメント分類用データベースに登録するキーワードと分類区分との関連付けを変えることによって、被評価ドキュメントの内容に基づいて被評価ドキュメントを「人物」、「風景」、「物」・・・の区分に分類することもできる。
【００３８】
また、被評価ドキュメントが企業のウェブページ等の特定の特性を有する閲覧者に情報を呈示することを表現の目的とする場合、被評価ドキュメントの閲覧対象者の特性に基づいて分類を行うことも好適である。被評価ドキュメントを閲覧するであろうユーザの性別、年齢（年代）、居住地域、身体的特徴（身長、体重等）、経済的特徴（資産額、収入額、所得額等）等を抽出し、抽出された情報に基づいて被評価ドキュメントを分類する。
【００３９】
具体的には、被評価ドキュメントのコンテンツに含まれる情報の提供先となる閲覧者（ユーザ）の分類区分毎にキーワードを関連付けてドキュメント分類用データベースとして記憶部１２に登録しておき、既存の単語抽出アルゴリズム等を用いて被評価ドキュメントに含まれているキーワードを抽出し、ドキュメント分類用データベースにおいて抽出されたキーワードに関連付けられている分類区分をその被評価ドキュメントのユーザの特性とする。
【００４０】
例えば、「男性・２０代」の分類区分には“自動車”、“コンピュータ”・・・等のキーワードを関連付け、「女性・２０代」の分類区分には“携帯電話”、“化粧品”・・・等のキーワードを関連付けてドキュメント分類用データベースとして記憶部１２に登録する。他の性別と他の年代の組み合わせについても同様にキーワードを関連付けてドキュメント分類用データベースに登録する。そして、被評価ドキュメントに含まれるキーワードを抽出し、その抽出されたキーワードが“自動車”であれば、ドキュメント分類用データベースから「男性・２０代」という分類区分が被評価ドキュメントの閲覧者の特性として決定される。
【００４１】
なお、標準入力部１８を用いて被評価ドキュメントの表現の目的をユーザが入力することによって被評価ドキュメントの表現の目的を手動で設定してもよい。
【００４２】
ステップＳ３では、被評価ドキュメントの分割処理が行われる。ステップＳ１で取得されるドキュメントデータは、図３に示すようなウェブサイト等のドキュメント全体であってもよいし、ヘッダ部３０、タイトル部３１、見出し部３２、リンクボタン部３３、イメージ画像部３４及びテキスト部３５等に領域分割されたドキュメントであってもよい。また、Ｋ平均アルゴリズムによるクラスタリング等に代表される画像領域分割アルゴリズムを適用してドキュメントを自動的に領域分割して、それぞれを被対象ドキュメントとすることも好適である。
【００４３】
ステップＳ４では、ドキュメント領域ごとに物理的な特徴量が算出される。ステップＳ４は、図４に示すように、サブルーチンとして処理される。以下では、ウェブサイト等のドキュメントを幾つかのドキュメント領域に分割して各領域を被評価ドキュメントとして処理する場合について説明する。
【００４４】
ここで、物理的な特徴量とは、ドキュメント領域の面積、ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈ、左上の位置ｘ，ｙ、ドキュメント領域全体の色平均、Ｌ＊成分の平均値、ａ＊成分の平均値、ｂ＊成分の平均値、ドキュメント全体の色平均とドキュメント領域全体の色平均の色差ΔＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域と近接するドキュメント領域との色平均の色差ΔｎＬ＊ａ＊ｂ＊、背景とドキュメント領域との色平均の色差ΔｂＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域内における色の分散、同色数などのドキュメントの特徴をいう。
【００４５】
以下、各特徴量の算出方法について説明するが、本実施の形態では総ての特徴量について算出する必要はなく、ステップＳ４以降においてドキュメントの評価に使用される特徴量のみについて算出すればよい。
【００４６】
ステップＳ４１では、分割された各ドキュメント領域のドキュメントデータの色空間がＲＧＢ空間からＬ＊ａ＊ｂ＊空間に変換される。通常、コンピュータで利用されるドキュメントデータは、不均等色空間であるＲＧＢ色空間によって表現されていることが多く、人の感覚に近い分析ができない。そこで、不均等色空間であるＲＧＢ色空間から均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換することによって、ドキュメントをより人の感性に近い印象として分析・評価することができる。また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間はドキュメントのダイナミックレンジを表現できる点からも好適である。勿論、ドキュメントデータが既にＬ＊ａ＊ｂ＊色空間で表現されている場合には変換をする必要はない。
【００４７】
図５に、均等色空間を一般的なマンセル色相環として表現した例を示す（図面上において、異なる色は、異なるハッチングによって表現する）。通常、マンセル色相環はさらに多色の色分類を行っているが、図５にはその一部を示した。以下、色空間を色相及び明度ともに１０分割したマンセル色相環を用いて説明する。勿論、さらに色空間を細分化したカラーパレットを用いることが好適である。
【００４８】
ステップＳ４２では、色空間変換された各ドキュメント領域のドキュメントデータを大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持する。
【００４９】
ステップＳ４３では、各ドキュメント領域に対して位置、面積、色平均、色の分散及び色数の特徴量の抽出を行う。大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に保持されている各ドキュメント領域のドキュメントデータを順次選択し、それぞれのドキュメント領域に対する各特徴量を求める。このとき、全ドキュメント領域の中において最大面積を有するドキュメント領域を背景領域と定義する。
【００５０】
例えば、位置は、各ドキュメント領域に対して左上の画素の位置ｘ，ｙを求めることにより決定する。面積は、各ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈを抽出することによって決定する。色平均及び色の分散は、各ドキュメント領域内の全画素のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分に対して、それぞれ算術平均及び分散値を求めることによって決定する。また、色数は、各ドキュメント領域内の全画素に対して、Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の全てが異なる色の数を累積することによって決定する。同様に、ドキュメント全体及び背景領域の色平均、色の分散及び色数を求めることができる。
【００５１】
ステップＳ４４では、各ドキュメント領域とドキュメント全体及び背景領域との色差を求める。まず、各ドキュメント領域についてドキュメント全体との各色成分の差ΔＬｉ＊，Δａｉ＊及びΔｂｉ＊を求める。各色成分の差ΔＬｉ＊，Δａｉ＊及びΔｂｉ＊は数式（１）で表される。
（数１）
ΔＬｉ＊＝ドキュメント領域ｉのＬ＊成分の色平均−ドキュメント全体のＬ＊成分の色平均
Δａｉ＊＝ドキュメント領域ｉのａ＊成分の色平均−ドキュメント全体のａ＊成分の色平均
Δｂｉ＊＝ドキュメント領域ｉのｂ＊成分の色平均−ドキュメント全体のｂ＊成分の色平均
ここで、ｉはドキュメント領域の識別符号      ・・・・・・・・・・・・・（１）
【００５２】
同様に、各ドキュメント領域について背景領域との各色成分の差ΔＬｊ＊，Δａｊ＊及びΔｂｊ＊を求める。各色成分の差ΔＬｊ＊，Δａｊ＊及びΔｂｊ＊は数式（２）で表される。
（数２）
ΔＬｊ＊＝ドキュメント領域ｊのＬ＊成分の色平均−背景領域のＬ＊成分の色平均
Δａｊ＊＝ドキュメント領域ｊのａ＊成分の色平均−背景領域のａ＊成分の色平均
Δｂｊ＊＝ドキュメント領域ｊのｂ＊成分の色平均−背景領域のｂ＊成分の色平均
ここで、ｊはドキュメント領域の識別符号        ・・・・・・・・・・・・（２）
【００５３】
各ドキュメント領域とドキュメント全体との色差ΔｉＬ＊ａ＊ｂ＊及び各ドキュメント領域と背景領域との色差ΔｂｊＬ＊ａ＊ｂ＊は数式（３）を用いて求めることができる。
（数３）
ΔｉＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｉ＊２＋Δａｉ＊２＋Δｂｉ＊２｝１／２
ΔｂjＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｊ＊２＋Δａｊ＊２＋Δｂｊ＊２｝１／２
ここで、ｉ，ｊはドキュメント領域の識別子    ・・・・・・・・・・・・・（３）
【００５４】
ステップＳ４５では、各ドキュメント領域とその領域に隣接するドキュメント領域との色差を求める。ドキュメント領域ｉがドキュメント領域ｊと隣接していた場合には、数式（４）を用いて各色成分の差ΔＬｉｊ＊，Δａｉｊ＊及びΔｂｉｊ＊を求める。
（数４）
ΔＬｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのＬ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのＬ＊成分の色平均
Δａｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのａ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのａ＊成分の色平均
Δｂｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのｂ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのｂ＊成分の色平均
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
【００５５】
ドキュメント領域ｉとドキュメント領域ｊとの色差ΔｎｉＬ＊ａ＊ｂ＊は、数式（５）を用いて求めることができる。
（数５）
ΔｎｉＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｉｊ＊２＋Δａｉｊ＊２＋Δｂｉｊ＊２｝１／２ 
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（５）
【００５６】
ドキュメント領域が複数のドキュメント領域と隣接していた場合には、隣接する全てのドキュメント領域に対する各色成分の差ΔＬｉｊ＊，Δａｉｊ＊及びΔｂｉｊ＊を求め、それらの算術平均を行うことによって色差を求めることが好適である。
【００５７】
図６に、各ドキュメント領域に対して各特徴量を求めた結果を例示する。これらの特徴量は、各ドキュメント領域と対応付けられて大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持される。各特徴量の抽出を終了すると、メインルーチンのステップＳ５に処理を移行する。
【００５８】
ステップＳ５では、ステップＳ４で抽出された各特徴量に基づいてドキュメントの印象に対する評価を求める。具体的には、ドキュメントの特徴量の値とドキュメントの印象を表現する表現情報とを関連付けた表現情報データベースを予め準備しておき、ステップＳ４で抽出された特徴量に対応する表現情報を抽出する。表現情報は、テキスト情報のみならず、画像情報や音声情報とすることも好適である。
【００５９】
表現情報データベースには、すくなくとも１つの特徴量に関する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象に関する表現情報とが関連付けられて登録される。このとき、同じ特徴量の条件であっても被評価ドキュメントの表現の目的の違いに応じた表現情報が関連付けられている。表現情報データベースは、内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に格納及び保持される。
【００６０】
ここでは、例として、図７に示す表現情報データベースを用いて説明を行う。本データベースでは、ドキュメント内の平均色のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の組み合わせを条件として情報の内容を表す商品種毎にそれぞれ表現情報が登録されている。すなわち、ここでの表現の目的は、ドキュメントを閲覧するユーザに対して示されるコンテンツに含まれる商品種である。
【００６１】
例えば、背景領域（面積が最も大きいドキュメント領域）のＬ＊成分が６、ａ＊成分が２０及びｂ＊成分が１０である場合、ステップＳ２において被評価ドキュメントが表す商品が“電化製品”であると判定されている場合には、条件Ａ２に該当して「都会的な」という表現情報が抽出され、被評価ドキュメントが“食品”であると判定されている場合には、条件Ｂ２に該当して「ゴージャスな」という表現情報が抽出される。取得された特徴量が他の条件に合致する場合には、その条件に関連付けられた表現情報が抽出される。
【００６２】
また、上記のように、被評価ドキュメントの閲覧者の特性に基づいて処理を行う場合、図８に示す表現情報データベースを用いることができる。本データベースでは、ドキュメント内の平均色のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の組み合わせを条件として情報の閲覧者となるユーザの特性毎にそれぞれ表現情報が登録されている。すなわち、ここでの表現の目的は、ドキュメントを閲覧するユーザの性別及び年代である。
【００６３】
例えば、背景領域（面積が最も大きいドキュメント領域）のＬ＊成分が６、ａ＊成分が２０及びｂ＊成分が１０である場合、ステップＳ２において被評価ドキュメントの閲覧者となるユーザが“男性・２０代”であると判定されている場合には、条件Ａ２に該当して「ゴージャスな」という表現情報が抽出され、被評価ドキュメントが“女性・２０代”であると判定されている場合には、条件Ｂ２に該当して「かわいい」という表現情報が抽出される。取得された特徴量が他の条件に合致する場合には、その条件に関連付けられた表現情報が抽出される。
【００６４】
なお、ドキュメントの印象に関する情報を抽出するために用いることができる特徴量の条件はドキュメント内の平均色のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の組み合わせに限られるものではなく、例えば、背景領域の色平均（Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分）、背景領域からの色差が所定値以上で面積が最も大きいドキュメント領域（メイン領域）の色成分に関する特徴量、面積が所定値以下で背景領域からの色差が最も大きいドキュメント領域（アクセント領域）の色成分に関する特徴量を用いてもよい。また、特徴量としてはドキュメント領域の面積、ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈ、左上の位置ｘ，ｙ、ドキュメント領域全体の色平均、Ｌ＊成分の平均値、ａ＊成分の平均値、ｂ＊成分の平均値、Ｒ成分の平均値、Ｇ成分の平均値、Ｂ成分の平均値、ドキュメント全体の色平均とドキュメント領域全体の色平均の色差ΔＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域と近接するドキュメント領域との色平均の色差ΔｎＬ＊ａ＊ｂ＊、背景とドキュメント領域との色平均の色差ΔｂＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域内における色の分散、同色数を用いてもよい。
【００６５】
また、これらの特徴量を組み合わせた条件とドキュメントの印象に関する表現情報とを関連付けた多次元の表現情報データベースを用いてもよい。このように、出来る限り多くの特徴量を組み合わせることにより、ドキュメントが人間に与える印象をより詳細なものとすることができる。特に、ドキュメント領域間の色差など、異なるドキュメント領域間の特徴量の差異を含んだ条件を用いることにより、被評価ドキュメントの中で強いコントラストを持つ箇所等から受ける印象を表す表現情報を抽出することも可能となる。
【００６６】
また、特徴量の条件と組み合わせられる表現の目的についても、複数の属性を組み合わせてもよい。ドキュメントのコンテンツの種別を複数組み合わせて、それぞれの組み合わせについて特徴量の条件に関連付けて表現情報を登録してもよい。例えば、“電化製品”と“自動車”の組み合わせ、“食品”と“衣料品”の組み合わせ・・・に対して、それぞれ特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に関連付けられた表現情報を表現情報データベースに登録する等してもよい。
【００６７】
また、被評価ドキュメントを「人物」、「風景」、「物」・・・の区分に分類した場合、これらのコンテンツの種別毎に特徴量の条件と表現情報との関係を表現情報データベースとして登録して用いてもよい。
【００６８】
また、ドキュメントの受け手となるユーザの属性を単独又は複数組み合わせて、それぞれについて特徴量の条件に関連付けて表現情報を登録してもよい。例えば、“性別”と“年代”と“居住地域”の組み合わせに対して、それぞれ特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に関連付けられた表現情報を表現情報データベースに登録する等してもよい。
【００６９】
ステップＳ６では、出力部１６において、取得された特徴量に関する情報及び抽出された表現情報を表示する。出力は、ドキュメントに関する情報がユーザに把握し易い態様で行うことが好適である。
【００７０】
例えば、図９に示すように、被評価ドキュメント９０、被評価ドキュメントに含まれる各ドキュメント領域の面積及び平均色の分布を示すドキュメント色彩情報表示部９１、特徴量に基づいて抽出された表現情報を示すカラーイメージ９２及び主なドキュメント領域の平均色を示す表示部９３を含むことが好適である。
【００７１】
ドキュメント色彩情報表示部９１は、図１０に示すように、被評価ドキュメントに含まれるドキュメント領域毎に、各ドキュメント領域の平均色に最も近似するカラーパレット上の色を求め、カラーパレットの色毎に、その色に近似する平均色を有するドキュメント領域の合計面積を求め、その面積に比例した領域をそのカラーパレットの色で塗り潰して表示する。
【００７２】
具体的には、図１１に示すように、ドキュメント色彩情報表示部９１の画面位置とカラーパレットに含まれる色成分範囲の条件とを関連付けたデータベースを内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に格納及び保持しておき、内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に保持された各ドキュメント領域の平均色の各色成分（Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分）及び面積を参照して、各色成分範囲の条件と一致する平均色を有するドキュメント領域の合計面積を求め、その色成分範囲の条件に関連付けられた画面位置に、その合計面積に比例する領域をそのカラーパレットの色で塗り潰したドキュメント情報を表示する。
【００７３】
このドキュメント色彩情報表示部９１によって、ユーザは、評価対象となったドキュメントに含まれる色（平均色）の分布を一見して確認することができる。
【００７４】
カラーイメージ９２は、図１２に示すように、出力画面の領域を複数の分割画面領域９５として分割し、分割画面領域９５毎にステップＳ４のデータベースに含まれる特徴量に対する条件を予め割り当てておき、ステップＳ４においてドキュメントの印象に関する情報を抽出する際に用いた条件が割り当てられた分割画面領域９５に、その条件から抽出された表現情報を表示する。
【００７５】
具体的には、図１３に示すように、各分割画面領域９５の位置情報と、図７に示すデータベースに含まれる特徴量に対する条件と、を対応付けた表示用データベースを予め内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に保持しておき、このデータベースを参照して、一致する条件の画面の位置に表現情報を表示する。このとき、分割画面領域９５に条件を割り当てる際に、人間がドキュメントから感じる印象が近い条件ほど、互いに近接する分割画面領域９５に割り当てることが好適である。
【００７６】
例えば、図１４のカラーイメージ９２では、“暖かい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の左側に割り当て、逆に、“冷たい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の右側に割り当てている。また、“柔らかい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の上側に割り当て、逆に、“硬い”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の下側に割り当てている。但し、これらに限られるものではなく、ユーザが必要とする情報に応じて割り当てを変更しても良い。
【００７７】
例えば、画面領域の左側から右側に向けてａ＊成分が増加し、画面領域の下側から上側に向けてｂ＊成分が増加するような条件を割り当てることによって、人間に与える印象が近い条件を、より近接する分割画面領域９５に割り当てることができる。他の特徴量についても同様である。このように、条件を傾向付けて割り当てることによって、カラーイメージ９２に表示された情報の位置や集中度から評価対象となったドキュメントの印象に対する傾向を知ることができる。
【００７８】
また、ドキュメントの表現の目的毎に表示用データベースを登録し、ステップＳ２で判別された被評価ドキュメントの表現の目的に応じて参照する表示用データベースを変更して処理を行う。本実施の形態では、図１３のように情報の内容が“電化製品”、“食品”・・・であるドキュメントに対する表示用データベースを準備する。
【００７９】
例えば、被評価ドキュメントの１つであるドキュメント２の情報の内容が“電化製品”であって、ドキュメント２から取得された特徴量が図７の条件Ａ２に合致して「都会的な」という表現情報が抽出された場合、図１３の表示用データベースを参照して、図９及び図１４のように、カラーイメージ９２における条件Ａ１が割り当てられた分割画面領域９６に表現情報である「都会的な」という文字を表示させる。
【００８０】
さらに、条件に合致した特徴量を示す情報を同時に表示することが好適である。例えば、図９及び図１４に示すように、被評価ドキュメントであるドキュメント２について条件Ａ１に合致した被評価ドキュメントの面積に比例した領域９６を被評価ドキュメントの平均色で塗り潰して表示する。このように、カラーイメージ９２上にドキュメントの印象を示すテキスト情報と特徴量を示す情報とを同時に表示することによって、ユーザは、どのような特徴量に基づいてドキュメントの印象が評価されたかを、その特徴量に対応付けて容易に認識することが可能となる。
【００８１】
もちろん、ステップＳ５において複数の表現の目的を組み合わせて処理を行った場合、ステップＳ６での処理も複数の表現の目的を組み合わせた表示用データベースを用いて行うことができる。例えば、ステップＳ５において、図１５に示すように、“電化製品”と“自動車”の組み合わせ、“食品”と“衣料品”の組み合わせ・・・に対して、それぞれ特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて被評価ドキュメントに対する表現情報を抽出することができる。この場合、ステップＳ６では、図１６に示すように、“電化製品”と“自動車”の組み合わせ、“食品”と“衣料品”の組み合わせ・・・に対して、特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に表示情報の表示位置を関連付けて登録した表示用データベースを用いて処理を行うことによって、ステップＳ５において表現情報の抽出処理に利用された特徴量の条件に関連付けられている表示位置にステップＳ５において抽出された表現情報を呈示することができる。
【００８２】
また、被評価ドキュメントを「人物」、「風景」、「物」・・・の区分に分類した場合も同様に処理を行うことができる。例えば、ステップＳ５において、図１７に示すように、“人物”、“風景”、“物”・・・に対して、それぞれ特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて被評価ドキュメントに対する表現情報を抽出することができる。この場合、ステップＳ６では、図１８に示すように、“人物”、“風景”、“物”・・・に対して、特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に表示情報の表示位置を関連付けて登録した表示用データベースを用いて処理を行うことによって、ステップＳ５において表現情報の抽出処理に利用された特徴量の条件に関連付けられている表示位置にステップＳ５において抽出された表現情報を呈示することができる。
【００８３】
また、被評価ドキュメントを情報の提供先に応じて分類して印象評価を行った場合も同様に処理を行うことができる。すなわち、図１９に示すように、情報の提供先毎に特徴量の条件に対して表現情報の表示位置を関連付けた表示用データベースを用いることが好適である。この場合、ステップＳ５において表現情報の抽出に用いられた特徴量の条件に関連付けられている表示位置にステップＳ５において抽出された表現情報を呈示する。
【００８４】
また、ドキュメントの受け手となる閲覧者（ユーザ）の属性を単独又は複数組み合わせて、それぞれについて特徴量の条件に関連付けて表現情報を登録してもよい。例えば、“性別”と“年代”と“居住地域”の組み合わせに対して、それぞれ特徴量のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分を組み合わせた条件に関連付けられた表現情報を表現情報データベースに登録する等してもよい。
【００８５】
また、上記本実施の形態では、ドキュメントの表現の目的毎に異なる表現情報データベース及び表示用データベースを用いたが、ドキュメントの表現の目的によらず同じ表現情報データベース及び表示用データベースを用いて処理を行うこともできる。例えば、ステップＳ４で抽出された特徴量をドキュメントの表現の目的に応じて補正し、表現情報データベースを参照して補正された特徴量が満たす条件に対応付けられた表現情報を抽出し、また、表示用データベースを参照して補正された特徴量が満たす条件に対応付けられたカラーイメージ上の分割画面領域に表現情報等を表示させる。
【００８６】
＜第２のドキュメント印象評価方法＞
第２のドキュメント印象評価方法を以下に説明する。第２のドキュメント印象評価方法では、予め複数の色を含んだカラーパレットを準備し、そのカラーパレットに含まれる各色を組み合わせた条件にドキュメントの印象を表す表現情報を割り当てたデータベースを準備し、被評価ドキュメントから色に関する特徴量を抽出し、その特徴量に対応するカラーパレット上の色に割り当てられた表現情報を選択して表示する。
【００８７】
以下に、カラーパレットを用いたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、図２に示すように、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、被評価ドキュメントの表現の目的の判定（ステップＳ２）、被評価ドキュメントの分割（ステップＳ３）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ４）、印象評価の抽出（ステップＳ５）及び評価結果の出力（ステップＳ６）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。
【００８８】
ステップＳ１〜Ｓ３では、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に処理が行われるため、説明を省略する。
【００８９】
ステップＳ４では、ドキュメント領域毎に特徴量が算出され、その中の色に関する特徴量とカラーパレット上の色への対応付けが行われる。ステップＳ４は、図２０に示すように、サブルーチンとして処理される。
【００９０】
ステップＳ４１では、各ドキュメント領域のドキュメントデータの色空間がＲＧＢ空間からＬ＊ａ＊ｂ＊空間に変換される。ステップＳ４２では、色空間変換された各ドキュメント領域のドキュメントデータを大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持する。これらの処理は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるため、説明は省略する。
【００９１】
ステップＳ４７では、各ドキュメント領域に対して位置、面積、色の分散及び色数の特徴量の抽出を行うと共に、さらに各ドキュメント領域の色平均の特徴量に最も近似するカラーパレット上の色を特徴量として求める。
【００９２】
各ドキュメント領域の位置、面積、色の分散及び色数についての特徴量の算出方法は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるので、説明は省略する。
【００９３】
カラーパレット上の色の特徴量は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に算出した各ドキュメント領域の色平均に基づいてパターンマッチングを行うことによって、その色平均に最も近似するカラーパレット上の色を求める。
【００９４】
ステップＳ４８では、ドキュメント領域毎に求められたカラーパレット上の色と、そのドキュメント領域の面積に基づいて、ベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーを算出する。ここで、ベースカラーとは、被評価ドキュメントの中で最大面積用いられている色をいう。サブカラーとは、ベースカラーからの色差が所定値以上であり、かつ、より広い面積に用いられている色を順に２色選択したものをいう。アクセントカラーとは、用いられている面積が被評価ドキュメントの面積に対して所定割合以下であり、かつベースカラーからの色差が大きいものから順に２色選択したものをいう。図２１に、選択されたベースカラー１色、サブカラー２色及びアクセントカラー２色を例示する。但し、色の選択条件はこれらに限られるものではなく、被評価ドキュメントの特徴を明確に示す色であれば良い。
【００９５】
ステップＳ５では、選択された色、すなわちベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーに基づいて、被評価ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を抽出する。具体的には、予めベースカラー、サブカラー又はアクセントカラーを組み合わせた条件と、その組合せから人間が受ける印象に関する表現情報とを関連付けた表現情報データベースを作成しておき、選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せと一致する条件に関連付けられた表現情報を抽出する。
【００９６】
このとき、本実施の形態においても、ベースカラー、サブカラー又はアクセントカラーを組み合わせた条件に対して被評価ドキュメントのタイプに応じて異なる表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて評価を行う。
【００９７】
例として、図２２に示すデータベースを用いて説明する。本データベースでは、ベースカラーとサブカラー２色の組合せを条件としたデータベースと、アクセントカラー２色の組合せを条件としたデータベースを含んでいる。但し、ベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せの条件はこれらに限られるものではなく、その他の組合せを条件としても良い。
【００９８】
本実施の形態においても被評価ドキュメントの表現の目的に応じて、同じ特徴量の値に対して異なる表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて評価を行う。これらのデータベースを参照すると、例えば、ステップＳ２において被評価ドキュメントが表す商品が“電化製品”であると判定されており、図２１のように被評価ドキュメントから選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーが抽出された場合には、「クラシックな」というテキスト情報が抽出される。
【００９９】
ステップＳ６では、出力部１６において、選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーや抽出された表現情報を表示する。出力は、ドキュメントに関する情報がユーザに把握し易い態様で行うことが好適である。
【０１００】
例えば、図２３のように、被評価ドキュメント１６０、被評価ドキュメントに含まれるカラーパレット上の色の面積を示すドキュメント色彩情報表示部１６１、選択されたカラーから抽出された表現情報を表示するカラーイメージ１６２及び選択されたカラーを表示する表示部１６３を含むことが好適である。
【０１０１】
ドキュメント色彩情報表示部１６１は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、被評価ドキュメント内に含まれるカラーパレット上の色の面積を、その面積に比例した画面領域をそのカラーパレット上の色で塗り潰して表示される。
【０１０２】
カラーイメージ１６２は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、分割画面領域毎にベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せからなる条件を割り当て、表現情報を抽出するときに用いた条件と一致する条件が割り当てられた領域に、その条件から抽出された表現情報を表示する。また、併せて、表現情報の抽出に用いられたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーを表示することも好適である。
【０１０３】
このとき、第１の実施の形態と同様に、ドキュメントの表現の目的毎に表示用データベースを準備して、ステップＳ２で決定された被評価ドキュメントの表現の目的に応じた表示用データベースを参照して表現情報やカラーを表示する画面位置を決定する。具体的な方法については、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０４】
以上のように、第１及び第２のドキュメント印象評価方法によれば、ドキュメントが人間に与える印象を評価するために適した特徴量及びその組合せが満たす条件から、ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を自動で提示することができる。したがって、ドキュメント作成の経験が少ないユーザであっても、ドキュメントデータを入力するだけで、的確な印象に関する情報を得ることができる。また、ドキュメントが人間に与える印象に関する情報のみならず、評価に用いられた特徴量等を、ユーザが把握し易い態様で提示することができ、ユーザはドキュメントに関する全般的な情報を容易に把握することができる。
【０１０５】
さらに、ドキュメントの表現の目的に応じて評価に適したデータベースを用いたり、ドキュメントの表現の目的に応じて特徴量を補正したりすることによって、ドキュメントの表現の目的に応じてドキュメントの印象を適切に評価することができる。
【０１０６】
＜第３のドキュメント印象評価方法＞
ハイパーテキスト形式等のコンテンツが構造化された画像やドキュメントの場合には、それらを構成しているテキスト情報の構文を解析することによって、ドキュメントの領域分割及び特徴量の抽出を自動で行うことができる。
【０１０７】
以下に、構造化されたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、被評価ドキュメントの表現の目的の判定（ステップＳ２）、被評価ドキュメントの分割（ステップＳ３）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ４）、印象評価の抽出（ステップＳ５）及び評価結果の出力（ステップＳ６）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。
【０１０８】
ステップＳ１は、第１のドキュメント印象評価方法と同様に被評価ドキュメントが取得される。ステップＳ２では、被評価ドキュメントの表現の目的が判別される。ここでの処理は、第１の実施の形態と同様であるので説明を省略する。
【０１０９】
ステップＳ３では、被評価ドキュメントの分割処理が行われる。ここでは、被評価ドキュメントを複数の領域に分割する際に、構造化されたドキュメントデータを解析し、構造化されているコンテンツ毎に分割ドキュメント領域として分割する。例えば、ネットワーク２６から読み込まれたＨＴＭＬ形式で記述されたドキュメントが評価対象である場合は、そのドキュメントデータに含まれる各タグで括られるコンテンツを１つの分割ドキュメント領域とする。例えば、＜ｈｅａｄ＞タグと＜／ｈｅａｄ＞タグの間をヘッダ部として分割することができる。
【０１１０】
ステップＳ４では、ステップＳ２で分割された各ドキュメント領域から特徴量を抽出する。すなわち、各ドキュメント領域として分割されたコンテンツ毎の色、大きさ、配置等の情報を特徴量として抽出する。
【０１１１】
ステップＳ５及びステップＳ６では、第１のドキュメント印象評価方法と同様に処理を行うため、説明を省略する。
【０１１２】
以上のように、第３のドキュメント印象評価方法によれば、ハイパーテキスト形式等の構造化されたドキュメントデータから特徴量を抽出し、そのドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示することができる。さらに、被評価ドキュメントのビットマップ形式のドキュメントデータと、上記構文解析を組み合わせることによって、より正確な領域分割を行うこともできる。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本実施の形態におけるドキュメント印象評価装置の構成のブロック図である。
【図２】本実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のフローチャートを示す図である。
【図３】評価対象となるドキュメントの例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のステップＳ４のフローチャートを示す図である。
【図５】均等色空間におけるマンセル色相環を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法で取得された特徴量の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの別例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法の評価結果の出力例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のドキュメント色彩情報表示部を表示する方法の説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のドキュメント色彩情報表示部を表示する方法の説明図である。
【図１２】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示する方法の説明図である。
【図１３】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示するための表示用データベースの例である。
【図１４】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージの表示例を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの別例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示するための表示用データベースの別例である。
【図１７】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの別例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示するための表示用データベースの別例である。
【図１９】本発明の実施の形態におけるドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示するための表示用データベースの別例である。
【図２０】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法のステップＳ４のフローチャートを示す図である。
【図２１】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法で取得されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの例を示す図である。
【図２２】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの例を示す図である。
【図２３】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法の評価結果の出力例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０  制御部、１２  内部記憶部、１４  大容量記憶部、１６  出力部、１８  標準入力部、２０  ドキュメント入力部、２２  インターフェース部、２４  バス、２６  ネットワーク、３０  ヘッダ部、３１  タイトル部、３２  見出し部、３３  リンクボタン部、３４  イメージ画像部、３５  テキスト部、９０  被評価ドキュメント、９１  ドキュメント色彩情報表示部、９２  カラーイメージ、９３  平均色表示部、９５  分割画面領域、９６  表示領域、１６０  被評価ドキュメント、１６１  ドキュメント色彩情報表示部、１６２  カラーイメージ、１６３  カラー表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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